GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5: Vilken modell ska du använda
Claude Opus 5.5 slår GPT-6 Astra på de flesta riktmärken för kodning och kunskapsarbete till 40% av priset. Astra leder fortfarande inom datoranvändning, matematik och naturvetenskap.
De två modellerna är nu populära standardval för seriöst agentarbete. De har funnits ute i några månader, och vi har haft ordentligt med tid att arbeta med båda. I den här artikeln jämför jag GPT-6 Astra och Claude Opus 5.5 vad gäller riktmärken, funktioner och prissättning. För att gå ett steg längre låter jag också båda genomgå samma praktiska kodningstest, och jag ger en konkret rekommendation om vilken jag gillar bäst.
Vad är GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra är OpenAI:s flaggskeppsmodell som annonserades i september. Den finns i ChatGPT Plus, Pro, Business och Enterprise, i Codex, via OpenAI API och på Amazon Bedrock.
OpenAI byggde Astra kring datoranvändning. Den kan styra ett skrivbord end-to-end, inklusive appar som saknar API, och den är tränad för att slutföra uppgifter med färre token och färre omtag.
OpenAI kallar också GPT-6 Astra deras mest alignade modell hittills, och det är den första OpenAI-modellen som når den "kritiska" tröskeln för cybersäkerhetskapacitet enligt företagets Preparedness Framework.
Vad är Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 är Anthropics senaste Opus-modell, också släppt i september. Den finns i Claude-apparna, Claude Code, Claude Platform API (som claude-opus-5-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI och Microsoft Foundry.
Anthropic positionerar Opus 5.5 som presterande i nivå med Claude Fable 5.1 på det mesta, samtidigt som den är 20% billigare per token än Opus 5 och ungefär 40% billigare på typiska arbetslaster, eftersom den också använder färre token. Anthropic säger att genereringen är mer än 30% snabbare än Opus 5.
Anthropics lansering betonade tungt långvarigt ingenjörsarbete: en tidig testare slutförde en kodmigrering på 680 000 rader på under en dag, och i en intern C-till-Rust-översättning av HAProxy blev Opus 5.5 klar på 9,5 timmar jämfört med 12 för Fable 5.1.
GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5: Direkt jämförelse
Den renaste jämförelsedatan vi har kommer från Anthropics lanseringsinlägg för Opus 5.5, som listar GPT-6 Astra bredvid deras egna modeller. Tänk på att Astra-siffrorna där är OpenAI:s rapporterade poäng eller resultat från publika topplistor, inte körningar Anthropic gjort själva.
Riktmärke
Claude Opus 5.5
GPT-6 Astra
Terminal-Bench 4.0 (agentisk kodning)
66,4%
57,9%
FrontierCode v1.1 Main (agentisk kodning)
54,4%
53,3%
GDPval-AA v2.1 (kunskapsarbete, Elo)
1846
1542
Humanity's Last Exam (med verktyg)
67,7%
57,2%
AutomationBench (affärsarbetsflöden)
40,0%
41,4%
Terminal-Bench-Science 0.1
58,7%
64,6%
CursorBench 4.0
57,8%
Kodning och mjukvaruingenjörskap
Det här är där Opus 5.5 gör sitt starkaste case. På Terminal-Bench 4.0, som testar agenter i en riktig terminal, får Opus 5.5 66,4% mot Astras 57,9%, en ledning på 8,5 poäng.
FrontierCode är mycket jämnare: 54,4% för Opus 5.5 mot 53,3% för Astra, i praktiken oavgjort.
Men Astra har egna styrkor inom kodning. OpenAI rapporterar 74,1% på DeepSWE v1.1, vilket de kallar ett nytt rekord, och säger att Astra i Codex-ramverket slutför uppgifter snabbare än sin föregångare. Anthropic publicerar ingen DeepSWE-poäng för Opus 5.5.
Kunskapsarbete och resonemang
På GDPval-AA v2.1, som betygsätter professionella uppgifter över 44 yrken, får Opus 5.5 1846 Elo mot Astras 1542. Det är en stor marginal. Opus 5.5 leder också på Humanity's Last Exam med verktyg, med 67,7% mot 57,2%.
Astra går om på vetenskapligt terminalarbete, med 64,6% på Terminal-Bench-Science mot 58,7% för Opus 5.5. OpenAI rapporterar också mycket starka resultat i matematik och naturvetenskap för Astra, inklusive 97,6% på FrontierMath Tier 4 v2 och 96,0% på GPQA Diamond. Anthropic rapporterar inte de riktmärkena för Opus 5.5, så om matematikintensivt resonemang är ditt huvudfall har Astra starkare publicerade belägg.
Datoranvändning och affärsautomatisering
Datoranvändning är Astras främsta funktion. OpenAI rapporterar 72,6% på OSWorld 2.0 och 92,7% på ScreenSpot-Pro, och de levererar företagskontroller för detta: administratörer kan begränsa webbplatser och skrivbordsappar, kräva godkännande före betydande åtgärder och få potentiellt osäkra verktygsanrop granskade automatiskt.
Anthropic rapporterar 81,8% på OSWorld 2.1 (partiell poäng) för Opus 5.5. Det är en annan version av riktmärket med annan poängsättning, så det går inte att jämföra direkt med Astras 72,6%. På AutomationBench, Zapiers riktmärke för affärsarbetsflöden, är de två nära varandra, med Astra något före på 41,4% mot 40,0%.
Kontextfönster och utdata
Båda modellerna hanterar mycket långa indata. Astra har ett kontextfönster på 1,05 miljoner token, och Opus 5.5 har ett fönster på 1 miljon token. Båda tillåter upp till 128K utdatatoken, och Opus 5.5 kan gå upp till 300K utdatatoken via Message Batches API (i beta).
Säkerhet och tillgänglighet
Båda labben begränsar sina mest känsliga kapaciteter. Astra är klassad som "kritisk" för cybersäkerhet, så avancerat exploateringsarbete kräver OpenAI:s betrodda åtkomstprogram. Opus 5.5 dirigerar om de flesta cybersäkerhetsuppgifter till Claude Opus 4.8 och använder samma biologiska skyddsräcken som Fable 5.1, med verifieringsprogram för granskade organisationer.
Prissättning: vad du faktiskt betalar
Per 1M token
Claude Opus 5.5
GPT-6 Astra
Indata
$4
$10
Utdata
$20
$50
Cache-läsningar
$0.20
$1.00
Snabbläge (indata / utdata)
$8 / $40
$20 / $100
Tillägg för lång kontext
Ingen
Över 272K indatatoken
Enligt listpris är Opus 5.5 60% billigare än Astra på både in- och utdata, och 80% billigare på cache-läsningar. En begäran med 100K indatatoken och 10K utdatatoken kostar cirka $0,60 på Opus 5.5 och $1,50 på Astra.
Tokenpriser är dock inte hela bilden. OpenAI har tränat Astra att slutföra uppgifter med färre token, och Opus 5.5 kan på maxinsats generera mycket resonemangsutdata, vilket minskar gapet på vissa arbetslaster.
Praktiskt test: Bygga en kugghjulsdriven klocka
Nu till den roliga delen: jag gav båda modellerna samma bygguppgift, med samma prompt, i samma kodningsagent.
Uppgiften: en enkel webbsida i en fil som visar en analog klocka som drivs helt av en synlig kugghjulskedja. Sidan läser av tiden en gång vid laddning; efter det får bara kugghjulen flytta visarna.
Jag valde testet eftersom en läsare kan kontrollera resultatet med blotta ögat. Passar tänderna ihop? Roterar intilliggande kugghjul i motsatta riktningar?
Upplägget
Båda modellerna kördes i OpenCode på samma Mac, efter varandra, med standardinställningar och ett enda försök vardera. Jag använde standardversionerna av respektive modell (gpt-6-astra via OpenRouter och claude-opus-5-5 via Anthropics API), inte Pro- eller snabblägesvarianterna. Här är prompten, inklistrad ordagrant:
Build a single-file web page, index.html, with inline CSS and JavaScript. Use canvas or SVG. No external libraries, no network requests, no build step.
The page shows an analog clock driven entirely by a visible mechanical gear train.
Requirements:
One driving gear (the "motor") turns at a constant rate. Everything else moves only because gears mesh: the second, minute, and hour hands must be driven through the gear train, with the minute hand turning exactly 1/60 as fast as the second hand and the hour hand exactly 1/12 as fast as the minute hand. Do not compute hand angles from Date() each frame; read the current local time once at load to set the starting position, then let the gears drive the hands.
Show at least six gears with visible teeth. Gears that mesh must have matching tooth size, teeth that visibly interlock without overlapping, and opposite directions of rotation. Each pair's speed ratio must equal the inverse of its tooth-count ratio. Compound gears (two gears fixed on one axle) are allowed and should look like they share an axle.
Hovering over any gear shows its tooth count and its current speed in RPM.
Controls: a speed slider from 1x to 3600x real time, a pause/resume button, and a "reset to now" button.
After running at any speed for several minutes and then returning to 1x, the clock must still show the correct time for the simulated elapsed time (no drift from floating-point accumulation).
It should look like a well-made piece of clockwork, readable at both desktop and phone widths.
When you're done, briefly explain your gear train: the tooth counts and how they produce the 60:1 and 12:1 ratios.Drivs av
Resultaten
Här är båda klockorna sida vid sida i 10x hastighet. I den här hastigheten roterar det första stora hjulet i varje klocka ett varv var sjätte sekund och minutvisarna kryper framåt.
Det jag lade märke till när jag tittade
De tolkade "analog klocka" olika. Astra byggde det som urmakare kallar en regulator: sekunder, minuter och timmar får varsin urtavla, monterade på separata hjul över panelen. Opus byggde en traditionell urtavla, med tim- och minutvisare som delar centrum, en liten sekundurtavla ovanför och kugghjulen synliga genom en utskuren tavla.
Astras kugghjul är lättare att följa, och Opus tid är lättare att läsa. Med Astra är varje hjul fullt synligt, och du kan följa rörelsen från motorn hela vägen till timtavlan. Men för att avläsa tiden måste du titta på tre tavlor. Med Opus kan du läsa tiden med en blick, men vissa kugghjul ligger bakom tavlans ring, så du kan inte se alla ingrepp.
Det första stora hjulet ser för snabbt ut, men är det inte. När jag först ökade hastigheten såg det första stora hjulet i båda klockorna ut att rusa, särskilt Astras. I båda designerna bär det hjulet sekundvisaren, så det roterar ett varv per minut i realtid och ett varv per sekund vid 60x. I normal hastighet ser du att det rör sig exakt i takt med sekundvisaren.
Några av Astras hjul överlappar. På ett par ställen ritar Astra ett stort hjul ovanpå ett annat, till exempel där timhjulet korsar det gröna hjulet bredvid. Det är inte fel, eftersom riktiga urverk staplar hjul i lager, men det gör det svårare att se vilka tänder som faktiskt griper i varandra.
Båda höll rätt tid. Jag spolade fram båda klockorna 10 timmar, vilket tar cirka 10 sekunder på högsta hastighet, och båda landade på 20:10:30, precis där de skulle vara.
Vilken jag gillade bäst
Båda klockorna fungerar. Om jag ville ha något att titta på skulle jag välja Astras: hela mekanismen är exponerad, och den ser ut som ett ingenjörsverk. Med det sagt ligger det Opus har byggt närmare det prompten bad om: en enda analog urtavla.
När ska du välja GPT-6 Astra respektive Claude Opus 5.5
Klockbygget är bara ett roligt projekt. Jag hann inte testa alla användningsfall. Här är användbara riktlinjer:
Välj Claude Opus 5.5 om...
Du bygger eller kör kodningsagenter, särskilt långvariga migreringar, refaktoriseringar och terminalbaserat arbete.
Din arbetslast är professionellt kunskapsarbete, som research, analys och dokument. Jag säger detta eftersom Opus 5.5 leder på GDPval-AA.
Kostnad spelar roll i skala, eller du skickar regelbundet promptar som är längre än 272K token.
Du behöver modellen på Google Cloud eller Microsoft Foundry.
Välj GPT-6 Astra om...
Ditt huvudsakliga användningsfall är datoranvändning: att styra skrivbordsappar och webbläsare, fylla i formulär och QA över verktyg utan API:er.
Du behöver de starkaste publicerade resultaten för matematik och naturvetenskapligt resonemang. Jag säger detta eftersom Astra leder på Terminal-Bench-Science och rapporterar toppresultat på FrontierMath och GPQA.
Ditt team arbetar redan i ChatGPT Enterprise och Codex, och du vill ha Astras adminkontroller och företagsinsticksmoduler.
Avslutande tankar
På pappret är Claude Opus 5.5 bättre värde. Den leder GPT-6 Astra på de flesta riktmärken där båda har poäng, inklusive en tydlig ledning på agentisk kodning och kunskapsarbete, och gör det till 40% av Astras listpris.
Men Astra är inte utklassad. Den är det starkare valet för datoranvändning, den visar bättre publicerade resultat i matematik och naturvetenskap, och dess tokeneffektivitet innebär att den faktiska kostnadsskillnaden är mindre än prislistan antyder.
FAQs
Är Claude Opus 5.5 bättre än GPT-6 Astra?⌄
I Anthropics publicerade tabell slår Opus 5.5 GPT-6 Astra på Terminal-Bench 4.0, FrontierCode, GDPval-AA och Humanity's Last Exam med verktyg. Astra vinner på AutomationBench och Terminal-Bench-Science och är det starkare valet för datoranvändning och matematikintensivt resonemang. Vilken som är bättre beror på din arbetslast.
Hur mycket kostar GPT-6 Astra och Claude Opus 5.5?⌄
Claude Opus 5.5 kostar $4 per miljon indatatoken och $20 per miljon utdatatoken. GPT-6 Astra kostar $10 respektive $50. Opus 5.5 är 60% billigare enligt listpris, även om Astra är designad för att använda färre token per uppgift.
Vilken är bättre för kodning, GPT-6 Astra eller Claude Opus 5.5?⌄
För agentisk kodning har Opus 5.5 de starkare publicerade resultaten, med 66,4% på Terminal-Bench 4.0 mot 57,9% för Astra. De två ligger nära varandra på FrontierCode (54,4% vs 53,3%). Astra rapporterar rekordet 74,1% på DeepSWE v1.1, vilket Anthropic inte har publicerat för Opus 5.5.
Vilka kontextfönster har GPT-6 Astra och Claude Opus 5.5?⌄
GPT-6 Astra har ett kontextfönster på 1,05 miljoner token och Claude Opus 5.5 har ett fönster på 1 miljon token. Båda stöder upp till 128K utdatatoken. OpenAI tar extra betalt för Astra-promptar över 272K indatatoken, medan Anthropic inte har något tillägg för lång kontext för Opus 5.5.
Vilken modell är bättre för datoranvändning?⌄
GPT-6 Astra. Datoranvändning är Astras främsta funktion, med 72,6% på OSWorld 2.0 och 92,7% på ScreenSpot-Pro, plus företagskontroller för skrivbords- och webbläsarautomatisering. Opus 5.5 rapporterar 81,8% på OSWorld 2.1, men det använder en annan version av riktmärket och poängsättning, så siffrorna är inte direkt jämförbara.
När OpenAI släppte GPT-6 Astra i början av september beskrev företaget den som en modell som kan göra "allt du kan göra på en dator".
Samma månad svarade Anthropic med Claude Opus 5.5, en modell som enligt dem presterar i nivå med deras toppmodell Claude Fable 5.1. (Vi gjorde jämförelsen mellan GPT-Astra och Claude Fable 5.1 tidigare.)
De två modellerna är nu populära standardval för seriöst agentarbete. De har funnits ute i några månader, och vi har haft ordentligt med tid att arbeta med båda. I den här artikeln jämför jag GPT-6 Astra och Claude Opus 5.5 vad gäller riktmärken, funktioner och prissättning. För att gå ett steg längre låter jag också båda genomgå samma praktiska kodningstest, och jag ger en konkret rekommendation om vilken jag gillar bäst.
Vad är GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra är OpenAI:s flaggskeppsmodell som annonserades i september. Den finns i ChatGPT Plus, Pro, Business och Enterprise, i Codex, via OpenAI API och på Amazon Bedrock.
OpenAI byggde Astra kring datoranvändning. Den kan styra ett skrivbord end-to-end, inklusive appar som saknar API, och den är tränad för att slutföra uppgifter med färre token och färre omtag.
OpenAI kallar också GPT-6 Astra deras mest alignade modell hittills, och det är den första OpenAI-modellen som når den "kritiska" tröskeln för cybersäkerhetskapacitet enligt företagets Preparedness Framework.
Vad är Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 är Anthropics senaste Opus-modell, också släppt i september. Den finns i Claude-apparna, Claude Code, Claude Platform API (som
claude-opus-5-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI och Microsoft Foundry.Anthropic positionerar Opus 5.5 som presterande i nivå med Claude Fable 5.1 på det mesta, samtidigt som den är 20% billigare per token än Opus 5 och ungefär 40% billigare på typiska arbetslaster, eftersom den också använder färre token. Anthropic säger att genereringen är mer än 30% snabbare än Opus 5.
Anthropics lansering betonade tungt långvarigt ingenjörsarbete: en tidig testare slutförde en kodmigrering på 680 000 rader på under en dag, och i en intern C-till-Rust-översättning av HAProxy blev Opus 5.5 klar på 9,5 timmar jämfört med 12 för Fable 5.1.
GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5: Direkt jämförelse
Den renaste jämförelsedatan vi har kommer från Anthropics lanseringsinlägg för Opus 5.5, som listar GPT-6 Astra bredvid deras egna modeller. Tänk på att Astra-siffrorna där är OpenAI:s rapporterade poäng eller resultat från publika topplistor, inte körningar Anthropic gjort själva.
Kodning och mjukvaruingenjörskap
Det här är där Opus 5.5 gör sitt starkaste case. På Terminal-Bench 4.0, som testar agenter i en riktig terminal, får Opus 5.5 66,4% mot Astras 57,9%, en ledning på 8,5 poäng.
FrontierCode är mycket jämnare: 54,4% för Opus 5.5 mot 53,3% för Astra, i praktiken oavgjort.
Men Astra har egna styrkor inom kodning. OpenAI rapporterar 74,1% på DeepSWE v1.1, vilket de kallar ett nytt rekord, och säger att Astra i Codex-ramverket slutför uppgifter snabbare än sin föregångare. Anthropic publicerar ingen DeepSWE-poäng för Opus 5.5.
Kunskapsarbete och resonemang
På GDPval-AA v2.1, som betygsätter professionella uppgifter över 44 yrken, får Opus 5.5 1846 Elo mot Astras 1542. Det är en stor marginal. Opus 5.5 leder också på Humanity's Last Exam med verktyg, med 67,7% mot 57,2%.
Astra går om på vetenskapligt terminalarbete, med 64,6% på Terminal-Bench-Science mot 58,7% för Opus 5.5. OpenAI rapporterar också mycket starka resultat i matematik och naturvetenskap för Astra, inklusive 97,6% på FrontierMath Tier 4 v2 och 96,0% på GPQA Diamond. Anthropic rapporterar inte de riktmärkena för Opus 5.5, så om matematikintensivt resonemang är ditt huvudfall har Astra starkare publicerade belägg.
Datoranvändning och affärsautomatisering
Datoranvändning är Astras främsta funktion. OpenAI rapporterar 72,6% på OSWorld 2.0 och 92,7% på ScreenSpot-Pro, och de levererar företagskontroller för detta: administratörer kan begränsa webbplatser och skrivbordsappar, kräva godkännande före betydande åtgärder och få potentiellt osäkra verktygsanrop granskade automatiskt.
Anthropic rapporterar 81,8% på OSWorld 2.1 (partiell poäng) för Opus 5.5. Det är en annan version av riktmärket med annan poängsättning, så det går inte att jämföra direkt med Astras 72,6%. På AutomationBench, Zapiers riktmärke för affärsarbetsflöden, är de två nära varandra, med Astra något före på 41,4% mot 40,0%.
Kontextfönster och utdata
Båda modellerna hanterar mycket långa indata. Astra har ett kontextfönster på 1,05 miljoner token, och Opus 5.5 har ett fönster på 1 miljon token. Båda tillåter upp till 128K utdatatoken, och Opus 5.5 kan gå upp till 300K utdatatoken via Message Batches API (i beta).
Säkerhet och tillgänglighet
Båda labben begränsar sina mest känsliga kapaciteter. Astra är klassad som "kritisk" för cybersäkerhet, så avancerat exploateringsarbete kräver OpenAI:s betrodda åtkomstprogram. Opus 5.5 dirigerar om de flesta cybersäkerhetsuppgifter till Claude Opus 4.8 och använder samma biologiska skyddsräcken som Fable 5.1, med verifieringsprogram för granskade organisationer.
Prissättning: vad du faktiskt betalar
Enligt listpris är Opus 5.5 60% billigare än Astra på både in- och utdata, och 80% billigare på cache-läsningar. En begäran med 100K indatatoken och 10K utdatatoken kostar cirka $0,60 på Opus 5.5 och $1,50 på Astra.
Tokenpriser är dock inte hela bilden. OpenAI har tränat Astra att slutföra uppgifter med färre token, och Opus 5.5 kan på maxinsats generera mycket resonemangsutdata, vilket minskar gapet på vissa arbetslaster.
Praktiskt test: Bygga en kugghjulsdriven klocka
Nu till den roliga delen: jag gav båda modellerna samma bygguppgift, med samma prompt, i samma kodningsagent.
Uppgiften: en enkel webbsida i en fil som visar en analog klocka som drivs helt av en synlig kugghjulskedja. Sidan läser av tiden en gång vid laddning; efter det får bara kugghjulen flytta visarna.
Jag valde testet eftersom en läsare kan kontrollera resultatet med blotta ögat. Passar tänderna ihop? Roterar intilliggande kugghjul i motsatta riktningar?
Upplägget
Båda modellerna kördes i OpenCode på samma Mac, efter varandra, med standardinställningar och ett enda försök vardera. Jag använde standardversionerna av respektive modell (
gpt-6-astravia OpenRouter ochclaude-opus-5-5via Anthropics API), inte Pro- eller snabblägesvarianterna. Här är prompten, inklistrad ordagrant:Resultaten
Här är båda klockorna sida vid sida i 10x hastighet. I den här hastigheten roterar det första stora hjulet i varje klocka ett varv var sjätte sekund och minutvisarna kryper framåt.
Det jag lade märke till när jag tittade
De tolkade "analog klocka" olika. Astra byggde det som urmakare kallar en regulator: sekunder, minuter och timmar får varsin urtavla, monterade på separata hjul över panelen. Opus byggde en traditionell urtavla, med tim- och minutvisare som delar centrum, en liten sekundurtavla ovanför och kugghjulen synliga genom en utskuren tavla.
Astras kugghjul är lättare att följa, och Opus tid är lättare att läsa. Med Astra är varje hjul fullt synligt, och du kan följa rörelsen från motorn hela vägen till timtavlan. Men för att avläsa tiden måste du titta på tre tavlor. Med Opus kan du läsa tiden med en blick, men vissa kugghjul ligger bakom tavlans ring, så du kan inte se alla ingrepp.
Det första stora hjulet ser för snabbt ut, men är det inte. När jag först ökade hastigheten såg det första stora hjulet i båda klockorna ut att rusa, särskilt Astras. I båda designerna bär det hjulet sekundvisaren, så det roterar ett varv per minut i realtid och ett varv per sekund vid 60x. I normal hastighet ser du att det rör sig exakt i takt med sekundvisaren.
Några av Astras hjul överlappar. På ett par ställen ritar Astra ett stort hjul ovanpå ett annat, till exempel där timhjulet korsar det gröna hjulet bredvid. Det är inte fel, eftersom riktiga urverk staplar hjul i lager, men det gör det svårare att se vilka tänder som faktiskt griper i varandra.
Båda höll rätt tid. Jag spolade fram båda klockorna 10 timmar, vilket tar cirka 10 sekunder på högsta hastighet, och båda landade på 20:10:30, precis där de skulle vara.
Vilken jag gillade bäst
Båda klockorna fungerar. Om jag ville ha något att titta på skulle jag välja Astras: hela mekanismen är exponerad, och den ser ut som ett ingenjörsverk. Med det sagt ligger det Opus har byggt närmare det prompten bad om: en enda analog urtavla.
När ska du välja GPT-6 Astra respektive Claude Opus 5.5
Klockbygget är bara ett roligt projekt. Jag hann inte testa alla användningsfall. Här är användbara riktlinjer:
Välj Claude Opus 5.5 om...
Välj GPT-6 Astra om...
Avslutande tankar
På pappret är Claude Opus 5.5 bättre värde. Den leder GPT-6 Astra på de flesta riktmärken där båda har poäng, inklusive en tydlig ledning på agentisk kodning och kunskapsarbete, och gör det till 40% av Astras listpris.
Men Astra är inte utklassad. Den är det starkare valet för datoranvändning, den visar bättre publicerade resultat i matematik och naturvetenskap, och dess tokeneffektivitet innebär att den faktiska kostnadsskillnaden är mindre än prislistan antyder.